Автор Аластер Крилман
Студенты будут использовать ИИ для написания заданий. Учителя будут использовать ИИ для их оценки. Никто не учится, никто не выигрывает. Если когда-либо и было время переосмыслить оценку, то это время наступило сейчас.
Это цитата из статьи Майка Шарплса, Лондонской школы экономики, «Новые инструменты искусственного интеллекта, которые могут писать студенческие эссе, требуют от преподавателей переосмысления преподавания и оценивания». В настоящее время существуют инструменты, использующие искусственный интеллект (ИИ) для создания весьма правдоподобных академических эссе со ссылками. В статье приводится пример короткого эссе о проблемах, связанных с популярной концепцией стилей обучения, созданной программой Transformer AI, GPT-3. Пользователь просто ввел первое предложение, и ИИ завершил эссе. Результат не особенно проницателен, но достаточно хорош, чтобы его пройти, и он не будет отображаться ни в какой проверке на плагиат, поскольку текст полностью оригинален. Если учитель возвращает эссе обратно в инструмент, он может написать такой же правдоподобный комментарий к эссе. Таким образом, все задание может быть выполнено с помощью ИИ, что и привело к приведенной выше цитате.
Даже если некоторые из эссе, созданных таким образом, все еще могут иметь слабые места (пример в статье содержит ложные цитаты), весь смысл ИИ в том, что он постоянно учится и совершенствуется. Явление не новое, в течение многих лет можно было платить кому-то другому за написание ваших эссе через фабрики эссе, но теперь человеческий фактор, наконец, был удален. Означает ли это конец письменного задания как экзаменационной формы?
Автор предлагает несколько способов конструктивного использования ИИ-трансформера, например, побуждая учащихся генерировать ИИ-тексты, а затем находить в них недостатки и улучшать их. Это напоминает мне о том, как некоторые учителя боролись с плагиатом, написав образец эссе/статьи, который включал несколько форм плагиата, а также плохую практику цитирования, и просили студентов найти проблемы и исправить их.
Но главное здесь в том, что нам нужно перейти к новым способам оценивания студентов и избегать методов экзаменов, которые задают вопросы, которые могут быть автоматически сгенерированы или скопированы из Интернета.
Наконец, как педагоги, если мы даем учащимся задания, на которые могут ответить ИИ-трансформеры, действительно ли мы помогаем учащимся учиться? Есть много лучших способов оценки для обучения: конструктивная обратная связь, оценка коллег, обратное обучение. Если системы искусственного интеллекта-трансформера окажут долгосрочное влияние на образование, возможно, это произойдет из-за того, что преподавателям и политикам придется переосмыслить, как оценивать учащихся, вместо того, чтобы ставить задания, на которые могут ответить машины, в сторону оценки для обучения.
Мероприятия по оцениванию в реальном времени, такие как интервью, презентации, дебаты или круглые столы, могут проводиться как очно, так и в онлайн, и их почти невозможно обмануть. Но это подводит нас к вечному вопросу о том, как сместить фокус в образовании с внешней мотивации ( экзамены, аттестат) до внутренней мотивации (удовлетворенность, уверенность в себе, гордость). Ориентация на конкуренцию, вознаграждения и результаты поощряет мошенничество среди некоторых, в то время как действия, ориентированные на сообщество, обучение для удовольствия и нематериальные вознаграждения, как правило, свободны от мошенничества. Если обучение стоит на первом плане, то обманывать просто нет смысла. Будем надеяться, что эссе, созданные ИИ, останутся просто для любопытства.